스마트 팩토리 구축 기술 / 시장전망 실태분석

제 1장 스마트팩토리 최근 산업경쟁력 R&D전략 및 기술개발동향
1. 미래 제조업 현황 및 정책과제
1) 산업 패러다임 변화에 따른 미래 제조업의 발전전략
(1) 산업 패러다임의 변화와 제조업의 발전
가. 산업 패러다임의 변화
⒜ 융합을 통한 산업간 경계 파괴
⒝ 혁신 속도의 가속화 및 혁신 주기의 단기화
⒞ 산업 가치사슬의 파괴
⒟ 대량생산에서 대량맞춤생산, 대량 개인화 방식으로 진화
나. 산업 패러다임 전환에 대응하는 제조업의 변화방향 전망
⒜ 제조업의 서비스화 확산 및 비즈니스 모델의 다양화
⒝ 디지털 혁신기술의 적용확대와 산업발전 주도
⒞ 제품의 시스템화 확산
⒟ 지식재산의 활용 강화
⒠ 인수합병과 제휴의 확산 : 신기술 확보, 사업 시너지 등 목적
다. 4차 산업혁명시대 제조업 변화 트렌드
⒜ 플랫폼 중심의 산업 구조 재편
⒝ 원거리대량 생산방식에서 근거리개별 생산방식으로의 변화
⒞ 제조업의 서비스화와 비즈니스모델 혁신
⒟ 자본과 기술의 노동 대체와 리쇼어링
⒠ 제품 및 자본재 수요 감소
라. 제조업 혁명과 대응 전략
(2) 미래 제조업의 발전전략
가. 초스마트사회를 준비하는 기본 발전방향과 미래 포지셔닝
⒜ 변화에 대한 선제적 대응능력 강화
⒝ 제조업의 선진국형 전환과 개념 재정립
⒞ 산업의 전략적 미래 포지셔닝
나. 제조업의 미래 전략
(a) 제조업의 시스템화 역량 강화
⒝ 소비자와 사회의 미래수요에 대응하는 투자전략의 수립
⒞ 기술개발의 추격형 전략과 선도형 전략 조화
⒟ 중소벤처기업을 지원하는 지식재산 전략의 강화
⒠ 동적역량 강화를 위한 외연확대 지향적인 개방혁신 강화
⒡ 초스마트 사회에의 준비를 위한 우선순위별 정책과제
2) 스마트제조의 글로벌 현주소와 표준화 추진방향
(1) 제조업의 글로벌 동향
(2) 스마트제조의 글로벌 현주소
가. 독일
나. 미국
다. 일본
라. 한국
(3) 스마트제조의 국제표준화
(4) 시사점
3) 미래 제조업 분야의 성장역량과 발전전략 방향
(1) 4개 미래 제조업 분야의 성장역량 평가와 미래준비 방향
가. 산업생태계의 중요성
나. 혁신활동 수준 및 지속성장을 위한 중요성
다. 산업경쟁력 수준
(2) 지원정책에 대한 미래수요 분석
(3) 超스마트 사회를 준비하는 제조업의 미래전략 방향
가. 변화에 대한 선제적 대응능력 강화
나. 선진국형 전환을 위한 소프트화·시스템화·네트워크화 확산
2. 스마트 팩토리 산업 및 R&D 동향
1) 스마트공장 개요
(1) 개념
(2) 스마트공장 필요성
가. 제조업의 패러다임 전환
나. 제품의 변화
(3) 스마트팩토리 관련산업
2) 국내외 스마트팩토리 산업경쟁력
(1) 시장동향
(2) 국내 기업동향 및 정책 전략
가. 국내 기업동향
나. 중소·중견 제조기업 스마트팩토리 추진전략
⒜ 수요산업 대상 제언
⒝ 공급산업 대상 제언
다. 추진전략 및 구축사례
라. 산업 육성전략 및 사례
⒜ 공급산업 육성전략 및 사례
⒝ 수요산업 육성전략 및 사례
(3) 해외기업 현황 및 정책 전략
가. 스마트팩토리 공급기업 현황
⒜ (독일) Industry 4.0 & SmartFactoryKL
⒝ (독일) Learning Factory
⒞ (독일) Fraunhofer MOEZ
⒟ (일본) 미쓰비시
나. 스마트팩토리 수요기업 스마트化 현황
⒜ RioTinto
⒝ GE
⒞ ZARA
(4) 스마트공장 산업경쟁력
가. 기술경쟁력
나. 특허경쟁력
다. 표준화 현황
3) 스마트팩토리 기술동향 및 R&D
(1) 스마트공장 기반기술
가. 스마트공장 요소기술
나. 국내기술 현안
다. 정부의 기술개발 투자방향
(2) 국내외 기술 동향 및 R&D로드맵
가. 국내외 기술수준 현황
나. 국내외 스마트 팩토리 기술동향
다. 스마트 팩토리 생산제조기술
⒜ 가상장비 모델링 및 시뮬레이션
⒝ 하이브리드 복합생산기술
⒞ 유연 자율 생산 시스템
⒟ CPS(Cyber Physical System)기반 생산시스템
⒠ 임의형상 적층생산기술
(3) 스마트공장 R&D로드맵
가. 기술개발 목표 및 추진전략
나. 스마트공장 주요 전략 기술
다. 스마트공장 애플리케이션
라. 스마트공장 플랫폼
마. 스마트공장 디바이스 및 네트워크 기술
(4) R&D로드맵 기대 효과
3. 스마트 팩토리 표준화 및 이슈모델 기술동향
1) 스마트 팩토리 표준화 동향과 시스템 구조
(1) 사이버 보안기술
가. 디바이스 사이버 보안 (Device cyber security)
나. 클라우드 서비스 보안 (Cloud service security)
(2) Object Process Methodology기반 생산자원(4M1E) 통합화 기술
가. 4M1E 생산자원 통합화 기술
나. 생산자원의 객체화 기술
다. 자율 재구성 기술
(3) 실시간 이벤트기반 구조화 기술
가. 실시간 이벤트의 의미
나. IoT@work
(4) 공통 생산정보화 플랫폼 서비스 기술
가. 생산정보화 기술 트랜드
나. 생산정보화 표준기능 및 국제표준 동향
(5) 중소 제조업 Smart Factory적용 참조 모델
2) 스마트공장을 위한 현장 실태와 진화 모델
(1) 제조 현장 실태조사 결과
(2) 스마트공장 수준 총괄도
(3) 스마트 공장 진화 모델 총괄도
(4) 스마트 공장 생산 업무 기능별 진화 모델
가. 경영
나. 마케팅/영업
다. 연구개발
라. 구매/조달
마. 생산/생산관리
바. 생산/제조공정
사. 생산/원·부자재 관리
아. 생산/재고관리
자. 품질관리
차. 설비관리
카. 안전/보건/환경관리
타. 고객 서비스
3) 스마트팩토리 사이버물리시스템(CPS) 기술 동향 및 이슈
(1) 스마트공장 사이버물리시스템(CPS) 기술 연구 동향
(2) 스마트공장 설계, 운영을 위한 사이버물리시스템(CPS) 기술
4) 제조업 혁신을 위한 스마트 공장 참조모델 개발 동향 -독일 RAMI 4.0 중심
(1) 참조모델의 구성
(2) 수직적 통합 모델
(3) 수평적 통합 모델
(4) 상호운영성 통합 모델

제 2장 사물인터넷(IoT) 활용 제조업 기술연구개발 및 산업정책
1. 제조업의 사물인터넷 개요 및 활용방안
1) 사물인터넷 개요
(1) 사물인터넷의 정의
(2) 사물인터넷 생태계
가. IoT 생태계 구성
나. IoT 생태계 분야별 특징
다. 관련 구분 개념
(3) 국내 사물인터넷 산업의 SWOT 분석
가. Strength(강점)
나. Weakness(약점)
다. Opportunity(기회)
라. Threat(위협)
2) 사물인터넷 제조업의 미래 패러다임 변화
(1) 제조업의 당면한 도전
(2) 사물인터넷이 만드는 제조업의 미래 패러다임
(3) 글로벌 한국 기업들이 더 주목해야 하는 이유
(4) 개방과 통합 역량, 그리고 상상력이 성공 포인트
3) 제조업 사물인터넷 발전전망과 미래 포지셔닝
(1) 현황 및 트렌드
가. 사물인터넷 트렌드
나. 국내 사물인터넷 현황
(2) 기술 및 생산의 혁신
가. 사물인터넷 기술을 통한 4차 산업혁명
나. 생산공정 및 제품의 혁신
(3) 비즈니스 모델의 혁신
가. 다양한 신사업 창출 주도
나. 비즈니스 모델의 변화
(4) 미래 포지셔닝과 도전과제
가. 한국 사물인터넷의 미래 포지셔닝
나. 한국 사물인터넷의 도전과제
2. 스마트 팩토리를 위한 사물인터넷(IoT) 산업 및 기술 동향
1) 사물인터넷 시장 현황과 전망
(1) 산업용 사물인터넷 발전단계 및 시장 전망
(2) 주요 분야별 사물인터넷 성장 전망
가. 세계
나. 국내
(3) HMI(인간-기계 인터페이스) 시장 성장
가. 사용자 중심에서 UI, UX 개념으로 진화 중인 HMI
나. 국내외 HMI 솔루션의 성장과 전망
다. HMI 시장의 성장 요인과 저해 요인
라. HMI와 자동차 산업의 연계성과 활용 전망
2) 스마트 팩토리를 위한 사물인터넷 기술 동향
(1) 주요 국가별 추진 동향
(2) 제조업에서 사물인터넷 활용현황
(3) 스마트공장 추진과정 현황
가. 회사에 맞는 실행 가능한 비젼과 로드맵이 필요
나. 스마트 공장의 추진 로드맵 구축을 위한 방안
다. 공장 설비의 자동화와 디지털화
라. MES, ERP 구축만으로 스마트 공장, 스마트 비즈니스
마. 산업 보안에 대한 대비가 필요
바. 기술적 융합보다 조직과 프로세스의 융합
사. 제조업을 현 상황
3) 세계 사물인터넷산업 주요 기술 동향 및 적용 사례
(1) 사물인터넷 관련 주요 기술 동향
가. 사물인터넷 플랫폼(Platform) 주요 동향
나. 사물인터넷 관련 하드웨어 및 통신분야 주요 동향
(2) 사물인터넷 분야별 주요 적용 사례
가. 헬스케어 분야의 주요 사례
나. 물류 및 자동차 분야 주요 사례
다. 에너지·조명 및 일상생활에서의 주요 사례
4) 사물인터넷 기업 현황 및 과제
(1) 선도업체의 산업용 IoT 전략
가. 제너럴 일렉트릭(GE)
나. 인텔(Intel)
다. 시스코(Cisco)
라. 선두 업체 산업용 IoT 전략의 한계
(2) 사물인터넷 표준안 현황
가. 스레드(Thread)
나. 올조인(AllJoyn)
다. 오픈 인터커넥트 컨소시엄(Open Interconnect Consortium)
라. 산업 인터넷 컨소시엄(Industrial Internet Consortium)
(3) 기업 과제
가. IT/OT 협업을 증가시켜라
나. 소비자화(Consumerization)에 대처하기 위해 학습하라
다. R&D에 관여하라
라. 앞서가라
5) 국내외 사물인터넷 제조혁신 사례 조사
(1) 분석 프레임워크
(2) 사례분석 내용
3. 제조업 사물인터넷 정책 및 정보보안 현황
1) 사물인터넷 정책 및 R&D 로드맵
(1) 국내외 사물인터넷 정책 동향
가. EU
나. 미국
다. 중국
라. 일본
(2) 국내 사물인터넷 관련 주요 정책 동향
(3) 사물인터넷 확산을 위한 정책과제
가. 국내 사물인터넷의 문제점과 대응과제
나. 정책적 대응과제
(4) 업종 공통핵심 및 산업특화형 R&D 로드맵
가. 업종 공통핵심 R&D 로드맵
나. 산업특화형 R&D 로드맵
2) IoT 정보보호 현황
(1) IoT 사업자 보안 동향
(2) 주요국 IoT 보안 및 표준화 동향
(3) IoT 보안환경 현황
(4) IoT 보안기술 동향
가.디바이스
나. 네트워크
다. 플랫폼/서비스
(5) IoT/CPS 보안 산업 현황
(6) 주요 추진과제
가. Security Native : 보안이 내재화된 IoT 기반 조성
⒜ 7대 분야 IoT 제품ㆍ서비스 보안 내재화
⒝ 「IoT 사이버위협 종합 대응체계」 구축
⒞ 1-3. 안전한 IoT 제품ㆍ서비스를 위한 신뢰성 확보
나. Security Frontier : 글로벌 IoT 보안 선도기술 개발
⒜ 9대 IoT 보안 핵심기술 개발(시큐어Dome)
⒝ IoT R&D 오픈 이노베이션 구축
다. Security Premier : IoT 보안 산업경쟁력 강화
⒜ IoT 보안 우수기업 발굴 및 융합보안 실증 추진
⒝ IoT 보안제품ㆍ서비스 수요 창출
⒞ ICT와 Security가 결합된 맞춤형「IoT Security Brain」양성
3) 사물인터넷 활성화를 위한 법제도 개선방안
(1) 사물인터넷 보안 침해사고 사례
(2) 사물인터넷 활용 관련 법제도상의 문제점
가. 사물인터넷의 활용과 개인정보 유출 문제
나. ICT신산업과 『개인정보 보호법』의 적용 문제
다. 사물인터넷과 관련한 『위치정보법』의 문제점
(3) 사물인터넷 관련 법제도 개선방안
가. 개인정보보호법의 대응방향
나. 위치정보법의 대응방향
다. 사물인터넷 활성화 지원 통합법제 마련
4. 사물인터넷 표준화 및 기술개발 동향
1) 사물인터넷 표준화 동향
(1) 현황
(2) IoT 국내외 표준화 동향
가. 국내
나. 국외
(3) ITU-T에서의 사물인터넷 기술 표준화 현황
가. ITU-T의 사물인터넷 관련 그룹
나. ITU-T의 사물인터넷 관련 권고안 개발 현황
2) 사물인터넷 기술과 미래 서비스 방향에 대한 이해
(1) 사물인터넷 기술에 대한 이해
가. 센서 디바이스 플랫폼 기술
나. 사물 네트워크 인프라 기술
다. 사물인터넷 통합 플랫폼 기술
(2) 사물인터넷 서비스 확산 방향
가. 사물인터넷 서비스 확산과 ICT 기술의 융합
나. 사물인터넷 서비스 확산 방향
(3) 시사점
3) 다양한 IoT 환경을 고려한 IoT 통합 플랫폼 기술 동향
(1) IoT 국내ㆍ외 기술 동향
가. IoT 사물 데이터 처리ㆍ관리 기술
나. IoT 이기종 사물들의 물리ㆍ논리적 융합 가상화 기술
다. IoT 데이터 분석 기술
라. IoT 보안 및 개인정보보호 기술
(2) IoT 통합 플랫폼 기술 동향
(3) 시사점
4) 사물인터넷 기술 활용을 위한 산업네트워크 기술

제 3장 빅데이터 활용 제조업 기술연구개발 및 산업정책
1. 제조업 빅데이터 활용 및 향후 방향
1) 제조업 빅데이터 도입 방안
(1) 제조 산업 빅데이터 현황
(2) 제조 산업 빅데이터 활용 가능 사업
가. 제품 개발
나. 제조 공정
다. 영업 마케팅
라. AS 서비스
(3) 제조 산업 향후 적용 방향
가. 해외 경쟁국에서의 빅데이터
나. 제조혁신(operational innovation)
다. 서비타이제이션(servitization)
라. 사물인터넷
2) 빅데이터 도입이 제조업에 미치는 영향
(1) 빅데이터와 제조업
(2) 센서의 활용 및 데이터 분석을 통한 생산 효율화
(3) 빅데이터의 활용을 통한 제조업의 서비스화 촉진
(4) 빅데이터와 미래 산업의 융합을 통한 제조업의 첨단화
3) 제조업에서 빅데이터 활용의 한계점 및 쟁점
(1) 제조업에서 빅데이터 활용의 한계점
(2) 제조업에서 빅데이터 활용의 쟁점
가. 대기업 위주의 도입에 따른 정보격차(digital divide) 확대
나. 개인정보보호의 문제
4) 제조업의 빅데이터 활용 강화를 위한 정책 제언
(1) 기술 및 지식 융합을 위한 지원
(2) 중소기업 빅데이터 활용 지원
(3) 개인정보 보호에 대한 윤리교육 및 법-제도적 뒷받침
2. 빅데이터 기계산업 시장 이슈 및 현황
1) 빅데이터 시장 추이 및 향후 전망
(1) 빅데이터 시장 규모 추이
(2) 세부 시장 규모
(3) 국내시장 현황과 성장제약 요인
2) 글로벌 기계산업의 빅데이터 활용 시장 규모와 동향
(1) 글로벌 기계산업의 빅데이터 활용 시장 규모
(2) 글로벌 기계산업의 빅데이터 활용 동향
가. 롤스로이스의 항공기 엔진 예방 유지보수 서비스, ‘Total Care’
나. 존디어의 농업 컨설팅 서비스, ‘Greenstar Precision Solution’
다. 코마츠의 건설광산기계 예방 유지보수 서비스, ‘KOMTRAX(Plus)’
라. 베스타스의 풍력 발전 터빈운영 관리 시스템
마. GE 의 가스터빈 및 발전·Oil & Gas 플랜트 기자재 모니터링·진단 서비스
(3) 국내 기계산업의 빅데이터 활용 동향
3) 국내 빅데이터 활용 현황
(1) 국내 기업의 빅데이터 시스템 도입 현황
(2) 국내 기업의 빅데이터 투자 현황
4) 빅데이터 시장의 주요 이슈
(1) 시장의 긍정적/부정적 요소
(2) 국내외 빅데이터 기술수준 비교
(3) 빅데이터 시장 평가
5) 해외 주요기업의 빅데이터 도입 사례
3. 국내외 빅데이터 기술 및 정책 육성 현황
1) 빅데이터 기술 개요
(1) 빅데이터 수집 기술
(2) 빅데이터 저장 기술
(3) 빅데이터 처리 기술
(4) 빅데이터 분석 기술
(5) 빅데이터 표현 기술
2) 임베디드 SW 산업에 적용 가능한 빅데이터 기술 동향
(1) 자동차 산업 분야
(2) 전자 산업 분야
(3) 기계/로봇 산업 분야
(4) 항공/의료기기 산업 분야
(5) 에너지 산업 분야
(6) 임베디드 SW 산업과 빅데이터 기술 전망
3) 주요국 빅데이터 정책 동향
(1) 국가별 정책 동향
가. 미국
나. EU
다. 일본
(2) 주요국 정책의 시사점
(3) 국내 정책 동향
가. 추진 경과
나. 주요 내용
다. 빅데이터 마스터 플랜의 의미
(4) 국내 정책의 시사점 및 정책제언
가. 우리나라의 공공정보개방 관련 정책 개선방향
나. 빅데이터 기반 정부혁신을 위한 정책제언
⒜ 해결과제
⒝ 데이터클라우드 센터로의 진화 필요
⒞ 데이터기반 정부혁신의 핵심은 데이터 확보인 만큼 양질의 데이터 확보 필요
⒟ 빅데이터 품질관리 체계 구축 필요
다. 정책제언
라. 빅데이터산업 육성을 위한 정책과제
4) 정책 수요 종합
4. 산업별 빅데이터 플랫폼 활용방안 및 전망
1) 자동차 부품기업 공동 활용 빅데이터 플랫폼
(1) 추진 목적 및 배경
(2) 추진 내용
(3) 주요 분석 결과 및 활용방안
(4) 효과 및 향후 적용 확대 방안
2) 리테일 산업에서의 빅데이터 활용 현황
(1) 고객 경험에 대한 이해 필수
(2) 선진 유통기업은 빅데이터를 중요하게 활용
(3) 국내 유통기업의 빅데이터 활용에 대한 인식은 여전히 부족
가. 현황
나. 데이터 분석을 통한 이해(Understanding)와 통찰(Insight)
다. 개별 상황에 최적화된 커뮤니케이션 수행(Offer Insight)
(4) 유통업은 디지털 시대에 적응하며 그 출발점은 데이터 플랫폼 구축과 데이터 분석 기술 도입
3) 전력산업에서의 빅데이터 활용 현황 및 전망
(1) 현 황
가. 해외 전력 빅데이터 활용 현황
나. 국내 전력 빅데이터 활용 현황
(2) 전망
4) 지능형 에너지 빅데이터 플랫폼 기술
(1) 대상정의
(2) 프로젝트 Target
(4) 산업생태계 분석
(5) 시장진입전략
(6) 정책제안

제 4장 인공지능/로봇 활용 제조업 기술연구개발 및 산업정책
1. 제조업 인공지능 기술연구개발 및 산업화 정책
1) 인공지능 산업혁명 및 현황
(1) 상용화 속도 내는 인공지능
(2) 인공지능 이식 중인 산업 현장
가. 딥러닝, 의료 산업의 질 향상을 이끈다
나. 금융업, 인공지능의 날개를 달다
다. 스마트 팩토리, 다품종 소량생산 패러다임의 서곡
라. 행정, 치안, 교통 공공 서비스 전반의 진화
마. 온라인 전자상거래의 근본적 개념이 바뀐다
바. 딥러닝 품은 교육, 나만을 위한 가정교사가 찾아온다.
(3) 인공지능 기술 발전이 가져올 미래 사회 변화
가. 인공지능 기술 동향
나. 인공지능 발전으로 인한 미래 사회 변화와 대응 전략
⒜ 생산성 향상
⒝ 일자리 변화
⒞ 삶의 질 향상
⒟ 사회·윤리적 문제
2) 인공지능 시장 및 정책 현황
(1) 국내외 인공지능 시장 현황
(2) 국내 인공지능 산업 기반 점검 : PEST 분석
(3) 해외 인공지능 업계 동향
가. 인공지능 기술개발 및 사업화는 미국이 주도
나. IBM : 세계 최고의 자연어 처리 인지 컴퓨팅 플랫폼 「왓슨(Watson)」
다. Alphabet(Google) : 검색 회사를 넘어 인공지능 회사를 지향
라. Microsoft : 인공지능 기술로 대화형 차세대 플랫폼 개발에 역점
마. Facebook : 인공지능으로 메신저 중심의 플랫폼 구축 기대
바. Baidu : Google에 도전하는 중국 인공지능 연구의 자존심
사. Apple : 고객 사생활 보호와 인공지능 개발 사이에서 고심
아. Amazon : 스마트홈 사물인터넷 생태계의 허브로 인공지능을 활용
(4) 인공지능 응용분야별 국내외 정책 및 제도 현황
가. 지능형 제조업(스마트 팩토리)
나. 지능형 로봇
(5) 인공지능 기술 관련 제도 및 정책 이슈
가. 데이터
⒜ 데이터 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
나. 프라이버시
⒜ 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
다. 알고리즘
⒜ 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
라. 일자리 문제
⒜ 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
마. 규제 및 거버넌스
⒜ 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
바. 책임소재
⒜ 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
사. 윤리
⒜ 관련 현황 및 제도 종합 진단
⒝ 정책 및 제도 발전 방향 제언
아. 그 밖의 이슈
⒜ 인공지능의 안정성 확보의 문제 : 오작동 및 보안 이슈
⒝ 인공지능이 제작발명한 지식재산에 대한 보호 문제
2. 딥러닝(Deep Learning) 기술연구개발 및 산업화 정책
1) 딥러닝 기술의 이해와 연구개발
(1) 딥러닝 연구개발 및 산업 활성화 필요성
(2) 딥러닝(Deep Learning) 기술의 개요
(3) 딥러닝(Deep Learning) 관련 연구개발·산업 현황
가. 딥러닝 관련 시장의 규모 및 특징
나. 딥러닝 주요 적용 분야 및 기업별 현황
다. 향후 산업별 파급 효과 예측
(4) 주요국 및 우리나라의 연구개발 정책 현황
가. 해외 주요국 연구개발 정책 현황
나. 한국의 연구개발 정책 현황
(5) 딥러닝 관련 연구개발 미래정책 과제
2) 딥러닝 기계 산업화 사례 및 활성화 정책 방향
(1) 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 발전과 그 영향력
(2) 기계학습 기술의 소개 및 성공사례
가. 개요
나. 깊은 신경망
다. 사전 학습(pre-training)에 의한 딥러닝
라. 컨볼루션 네트워크
마. 순환 신경망 (RNN, recurrent neural networks)
바. 딥러닝의 성공 사례
(3) 딥러닝 기술의 최근 발전 동향
가. 계층 및 네트워크 구조의 발전
나. 학습 알고리즘의 발전
다. 시각화에 의한 학습 결과의 이해
라. CNN과 기존 방법을 결합한 인식 시스템
(4) 기계학습 기술의 산업화 사례
가. 구글: 기계학습 제국
나. 마이크로소프트의 RankNet, Cortana, Azure
다. 페이스북의 사진 공유 서비스 Moments
라. 지멘스의 기계학습 응용 사례
마. 오바마 선거캠프의 유권자 맞춤 선거 전략
바. 캐스피다(Caspida)의 기계학습 기반 지능형 보안 시스템
사. 크리테오(Criteo)의 기계학습 기반 개인 맞춤형 퍼포먼스 광고
아. 아마존(Amazon): 구매추천 및 예측, AWS 기계학습 클라우드
자. NVIDIA: 기계학습을 위한 컴퓨팅 인프라
(5) 기계학습 관련 산업의 활성화를 위한 제안
가. 해외 기계학습 기술의 발전 및 산업화 성공 비결
나. 우리나라의 기계학습 발전의 장애물
다. 기계학습 연구 및 상용화 활성화를 위한 제안
3. 제조업 로봇 기술연구개발 및 산업화 정책
1) 4차 산업혁명 글로벌 로봇 산업 분석
(1) 로봇, 4차 산업혁명
(2) 글로벌 산업용 로봇시장 동향
(3) 제조·비제조업용 로봇 시장 현황
2) 주요국 산업용 로봇 산업 현황
(1) 미국, 산업용 로봇 원천기술 선도
가. 언제나 기술이 미국의 경쟁력
나. 산업용 로봇 시장: 리쇼어링
(2) 일본, 산업용 로봇 강국
가. 로봇 강국 일본
⒜ 일본의 로봇산업이 성장했던 이유
⒝ 일본의 로봇 산업, 경쟁은 지금부터 시작된다
나. 산업용 로봇시장: 경쟁의 영역 진입, 핵심부품업체는 지속적 수혜 전망
⒜ 일본 산업용 로봇시장의 성장과정
⒝ 성장둔화의 신호 감지
⒞ 일본 로봇산업 성장성 유효, 하지만 당분간은 부품업체 중심 선별적 접근법 필요
⒟ 내수 산업용 로봇산업 조용하지만 의미 있는 진화 지속 중
(3) 중국, 산업용 로봇 최대 소비국
가. 중국 산업용 로봇시장의 성장과정
⒜ 갈림길에 들어선 중국 제조업
⒝ 정책은 산업용 로봇시장 급성장의 부스터(Booster)
나. 산업용 로봇시장: 초기 성장단계, 코봇(Cobot)으로의 발전
⒜ 초기 성장 단계, 2020년까지 매년 25% 성장 전망
⒝ 그러나 외국계 기업들이 독과점
⒞ 시스템 통합에 강점을 갖고 있는 로컬 업체 우선 수혜 예상
⒟ 급성장하는 코봇(Cobot)시장
(4) 한국, 산업용 로봇 돌파구
가. 세계 4위의 산업용 로봇 생산국
나. 추가적인 성장을 위해서는 새로운 돌파구가 필요한 시점
다. 한국 로봇산업 기업 현황
⒜ 중소기업 중심의 대한민국 로봇 산업
⒝ 대기업의 로봇개발 참여도 늘어가는 중
3) 제조용 로봇 전략제품 현황분석
(1) 조립용 로봇
(2) 가공용 로봇
통계(도표) 목차